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这期内容当中小编将会给大家带来有关golang中怎么防止goroutine泄露，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
runtime.NumGoroutine 可以获取当前进程中正在运行的 goroutine 数量，观察这个数字可以初步判断出是否存在 goroutine 泄露异常。
一个示例，如下：
package main
import (
"net/http"
"runtime"
"strconv"
)
func write(w http.ResponseWriter, data []byte) {
_, _ = w.Write(data)
}
func count(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
write([]byte(strconv.Itoa(runtime.NumGoroutine())))
}
func main() {
http.HandleFunc("/_count", count)
http.ListenAndServe(":6080", nil)
}功能很简单，设置 _count 路由请求处理函数 count，它负责输出服务当前 goroutine 数量。启动服务后访问 localhost:6080/_count 即可。
但只是一个数值，我们就能确认是否泄露了吗？
首先，如果这个数值很大，是不是就能说明出现了泄露。我的答案是否。理由很简单，高并发情况下的 goroutine 数量肯定很高的，但并非出现了泄露，可能只是当前的服务的承载能力还不够。我们可以在数量基础上引入时间，即如果 goroutine 随着时间增加，数量在不断上升，而基本没有下降，基本可以确定存在泄露。我们可以定时采集不同时刻的数据来分析。
为了更好的演示效果，我们为服务再增加一个处理函数 query， 并绑定路由 /query 上。假设它负责从多个数据表中查出数据返回给用户。这个例子在后面的演示会一直使用。
代码如下：
func query(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
c := make(chan byte)
go func() {
c <- 0x31
}()
go func() {
c <- 0x32
}()
go func() {
c <- 0x33
}()
rs := make([]byte, 0)
for i := 0; i < 2; i++ {
rs = append(rs, <-c)
}
write(w, rs)
}在 query 中，我们启动了 3 个 goroutine 执行数据库查询，通过 channel 传递返回数据。这里的问题是，query 函数中只从 channel 中接收两次数据就退出了循环，这会导致其中一个 goroutine 因缺少接收者而无法释放。
我们可以多次请求 localhost:6080/query，然后通过 _count 查看服务当前的 goroutine 数量。手动麻烦，可以用 ab 命令进行做个简单压测。
$ ab -n 1000 -c 100 localhost:6080/query
命令的意思是，总共访问 1000 次，并发访问 100 次。
前面的例子比较简单，发现泄露后，我们可以立刻确定存在的问题。但如果比较复杂的项目，我们就很难发现问题代码的出现位置了。
如何解决呢？
我们可以引入一个辅助工具，pprof。它是由 Go 官方提供的可用于收集程序运行时报告的工具，其中包含 CPU、内存等信息。当然，也可以获取运行时 goroutine 堆栈信息，如此一来，我们就可以很容易看出哪里导致了 goroutine 泄露。
我们可以再加入一个名为 goroutineStack 的 handler，用于查看程序中 goroutine 的堆栈信息，，地址为 _goroutine。
实现代码如下：
import "runtime/pprof"
func goroutineStack(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
_ = pprof.Lookup("goroutine").WriteTo(w, 1)
}访问 _goroutine，将会得到类似如下的信息：
goroutine profile: total 1004 948 @ 0x102e70b 0x102e7b3 0x10068ed 0x10066c5 0x1233b37 0x10595d1 # 0x1233b36 main.query.func2+0x36 /Users/polo/Public/Work/go/src/study/goroutine/leak/06/main.go:20 45 @ 0x102e70b 0x102e7b3 0x10068ed 0x10066c5 0x1233ae7 0x10595d1 # 0x1233ae6 main.query.func1+0x36 /Users/polo/Public/Work/go/src/study/goroutine/leak/06/main.go:16 7 @ 0x102e70b 0x102e7b3 0x10068ed 0x10066c5 0x1233b87 0x10595d1 # 0x1233b86 main.query.func3+0x36 /Users/polo/Public/Work/go/src/study/goroutine/leak/06/main.go:24 1 @ 0x102e70b 0x1029ba9 0x1029256 0x108b7da 0x108b8ed 0x108c216 0x112f80f 0x113b348 0x11f5f6a 0x10595d1 # 0x1029255 internal/poll.runtime_pollWait+0x65 /usr/local/go/src/runtime/netpoll.go:173 # 0x108b7d9 internal/poll.(*pollDesc).wait+0x99 /usr/local/go/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:85 # 0x108b8ec internal/poll.(*pollDesc).waitRead+0x3c /usr/local/go/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:90 # 0x108c215 internal/poll.(*FD).Read+0x1d5 /usr/local/go/src/internal/poll/fd_unix.go:169 # 0x112f80e net.(*netFD).Read+0x4e /usr/local/go/src/net/fd_unix.go:202 # 0x113b347 net.(*conn).Read+0x67 /usr/local/go/src/net/net.go:177 # 0x11f5f69 net/http.(*connReader).backgroundRead+0x59 /usr/local/go/src/net/http/server.go:676 1 @ 0x102e70b 0x1029ba9 0x1029256 0x108b7da 0x108b8ed 0x108c216 0x112f80f 0x113b348 0x11f63ec 0x10fb596 0x10fbf76 0x10fc174 0x119ebbf 0x119eaeb 0x11f315c 0x11f7672 0x11fb23e 0x10595d1 # 0x1029255 internal/poll.runtime_pollWait+0x65 /usr/local/go/src/runtime/netpoll.go:173 # 0x108b7d9 internal/poll.(*pollDesc).wait+0x99 /usr/local/go/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:85 # 0x108b8ec internal/poll.(*pollDesc).waitRead+0x3c /usr/local/go/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:90 # 0x108c215 internal/poll.(*FD).Read+0x1d5 /usr/local/go/src/internal/poll/fd_unix.go:169 # 0x112f80e net.(*netFD).Read+0x4e /usr/local/go/src/net/fd_unix.go:202 # 0x113b347 net.(*conn).Read+0x67 /usr/local/go/src/net/net.go:177 # 0x11f63eb net/http.(*connReader).Read+0xfb /usr/local/go/src/net/http/server.go:786 # 0x10fb595 bufio.(*Reader).fill+0x105 /usr/local/go/src/bufio/bufio.go:100 # 0x10fbf75 bufio.(*Reader).ReadSlice+0x35 /usr/local/go/src/bufio/bufio.go:341 # 0x10fc173 bufio.(*Reader).ReadLine+0x33 /usr/local/go/src/bufio/bufio.go:370 # 0x119ebbe net/textproto.(*Reader).readLineSlice+0x6e /usr/local/go/src/net/textproto/reader.go:55 # 0x119eaea net/textproto.(*Reader).ReadLine+0x2a /usr/local/go/src/net/textproto/reader.go:36 # 0x11f315b net/http.readRequest+0x8b /usr/local/go/src/net/http/request.go:958 # 0x11f7671 net/http.(*conn).readRequest+0x161 /usr/local/go/src/net/http/server.go:966 # 0x11fb23d net/http.(*conn).serve+0x49d /usr/local/go/src/net/http/server.go:1788 1 @ 0x102e70b 0x1029ba9 0x1029256 0x108b7da 0x108b8ed 0x108ce80 0x112fd92 0x1142c5e 0x1141967 0x11ff7df 0x121da4c 0x11fed5f 0x11fea16 0x11ff534 0x1233a91 0x102e317 0x10595d1 # 0x1029255 internal/poll.runtime_pollWait+0x65 /usr/local/go/src/runtime/netpoll.go:173 # 0x108b7d9 internal/poll.(*pollDesc).wait+0x99 /usr/local/go/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:85 # 0x108b8ec internal/poll.(*pollDesc).waitRead+0x3c /usr/local/go/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:90 # 0x108ce7f internal/poll.(*FD).Accept+0x19f /usr/local/go/src/internal/poll/fd_unix.go:384 # 0x112fd91 net.(*netFD).accept+0x41 /usr/local/go/src/net/fd_unix.go:238 # 0x1142c5d net.(*TCPListener).accept+0x2d /usr/local/go/src/net/tcpsock_posix.go:139 # 0x1141966 net.(*TCPListener).AcceptTCP+0x46 /usr/local/go/src/net/tcpsock.go:247 # 0x11ff7de net/http.tcpKeepAliveListener.Accept+0x2e /usr/local/go/src/net/http/server.go:3232 # 0x11fed5e net/http.(*Server).Serve+0x22e /usr/local/go/src/net/http/server.go:2826 # 0x11fea15 net/http.(*Server).ListenAndServe+0xb5 /usr/local/go/src/net/http/server.go:2764 # 0x11ff533 net/http.ListenAndServe+0x73 /usr/local/go/src/net/http/server.go:3004 # 0x1233a90 main.main+0xb0 /Users/polo/Public/Work/go/src/study/goroutine/leak/06/main.go:40 # 0x102e316 runtime.main+0x206 /usr/local/go/src/runtime/proc.go:201 1 @ 0x122ce28 0x122cc30 0x1229694 0x1233723 0x11fc194 0x11fde37 0x11fe8eb 0x11fb3e6 0x10595d1 # 0x122ce27 runtime/pprof.writeRuntimeProfile+0x97 /usr/local/go/src/runtime/pprof/pprof.go:707 # 0x122cc2f runtime/pprof.writeGoroutine+0x9f /usr/local/go/src/runtime/pprof/pprof.go:669 # 0x1229693 runtime/pprof.(*Profile).WriteTo+0x3e3 /usr/local/go/src/runtime/pprof/pprof.go:328 # 0x1233722 study/goroutine/leak/06/leak.GoroutineStack+0x92 /Users/polo/Public/Work/go/src/study/goroutine/leak/06/leak/handlers.go:19 # 0x11fc193 net/http.HandlerFunc.ServeHTTP+0x43 /usr/local/go/src/net/http/server.go:1964 # 0x11fde36 net/http.(*ServeMux).ServeHTTP+0x126 /usr/local/go/src/net/http/server.go:2361 # 0x11fe8ea net/http.serverHandler.ServeHTTP+0xaa /usr/local/go/src/net/http/server.go:2741 # 0x11fb3e5 net/http.(*conn).serve+0x645 /usr/local/go/src/net/http/server.go:1847
首先是第一行，如下：
goroutine profile: total 1004
统计信息，和 NumGoroutine 的返回结果相同。当前共有 1004 个 goroutine 在运行。
接下来的部分，主要是具体介绍每个 goroutine 的情况，相同函数的 goroutine 会被合并统计，并按数量从大到小排序。输出前三段就是我们在 query 函数中开启的三个 goroutine。
948 @ 0x102e70b 0x102e7b3 0x10068ed 0x10066c5 0x1233b37 0x10595d1 # 0x1233b36 main.query.func2+0x36 /Users/polo/Public/Work/go/src/study/goroutine/leak/06/main.go:20 45 @ 0x102e70b 0x102e7b3 0x10068ed 0x10066c5 0x1233ae7 0x10595d1 # 0x1233ae6 main.query.func1+0x36 /Users/polo/Public/Work/go/src/study/goroutine/leak/06/main.go:16 7 @ 0x102e70b 0x102e7b3 0x10068ed 0x10066c5 0x1233b87 0x10595d1 # 0x1233b86 main.query.func3+0x36 /Users/polo/Public/Work/go/src/study/goroutine/leak/06/main.go:24
分别是 main.query.func1、main.query.func2 以及 main.query.func3，对应于它们，当前仍在运行中的 goroutine 数量分别是 45、948、7。看样子泄露的 goroutine 函数分布并非均匀。
几个函数都是匿名的，如果我们需要确定具体位置，可以通过堆栈实现。比如 func1，明确指出了位于的所在文件和代码行数。
前面部分是通过自己编写代码把 goroutine 的分析统计指标加入到了 HTTP 服务中。其实，官方已经实现了这个功能，并且涉及的不仅仅是 goroutine，还有 CPU、内存等。
它的操作很简单，我们只需要在服务启动时导入 net/http/pprof 即可。接着访问地址 /debug/pprof/goroutine?debug=1，将会可以看到与上一节输出的相同内容。
熟悉 Java 的朋友都知道 jps 这个命令。通过它，我们可以查看当前机器上有哪些 Java 程序在运行。Go 也有类似的命令，gops，它支持列出当前环境下的 Go 进程，并支持对 Go 程序的诊断。默认情况下，gops 可列出并不支持对进程进行成诊断。
今天，我们将只看它和 goroutine 相关的部分。
一个示例，如下：
$ gops 97778 96800 gops go1.11.1 /usr/local/go/bin/gops 97605 73594 leaker* go1.11.1 /Users/polo/Public/Work/go/src/study/goroutine/leak/06/leaker
我的环境下当前只有两个 go 进程在运行。
仔细观察后，我们会发现 leaker 进程相比 gops 后面多个 * 的标号，而 * 表示这个程序支持通过 gops 诊断。这是因为我们在 leaker 加入了诊断支持的代码，如下：
func main() {
if err := agent.Listen(agent.Options{ShutdownCleanup: true}); err != nil {
log.Fatalln(err)
}
...
}执行如下命令，查看当前的 goroutine 数量。
$ gops stats 97605 goroutines: 1004 OS threads: 14 GOMAXPROCS: 8 num CPU: 8
其中，97605 是进程 PID。
结果显示，当前在运行的 goroutine 有 1004 个。而且，我们还注意到 OS 级别的线程才 14 个，可见 goroutine 的轻量。
gops 也可以查看堆栈，我们只需执行 gops stack PID 即可，这个就不具体演示了。要说明的是，这种方式并不会对运行相同函数的 goroutine 做聚合统计，不知道是我没找到还是本身不支持。如果的确不支持，也可以自己聚合，但毕竟没那么方便。
除了出现问题后的检测调试，但如果我们能把泄露检测过程加入到自动化测试中，在正式上线前就避免，岂不是更完美。我们可以通过一个开源包实现，包的名称是 leaktest，即泄露测试的意思。
利用 leaktest，我们测试下前面写的 http 处理函数 query。因为要检测 handler 是否泄露，如果经过网络就会丢失服务端的相关信息，这时，我们可以借助 Go 中的 net/http/test 包完成测试。
代码如下：
func Test_Query(t *testing.T) {
defer leaktest.Check(t)()
//创建一个请求
req, err := http.NewRequest("GET", "/query", nil)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
rr := httptest.NewRecorder()
//直接使用 query(rr,req)
query(rr, req)
// 其他测试
// ...
}测试执行输出如下：
=== RUN Test_Query --- FAIL: Test_Query (5.01s) leaktest.go:162: leaktest: context canceled leaktest.go:168: leaktest: leaked goroutine: goroutine 20 [chan send]: study/goroutine/leak/06.query.func2(0xc0001481e0) /Users/polo/Public/Work/go/src/study/goroutine/leak/06/main.go:24 +0x37 created by study/goroutine/leak/06.query /Users/polo/Public/Work/go/src/study/goroutine/leak/06/main.go:23 +0x7e FAIL
从输出信息中，我们可以明确地知道出现了泄露，并且通过输出堆栈很快就能定位出现问题的代码。测试代码非常简单，在测试函数开始通过 defer 执行 leaktest 的 Check。
它提供的三个检测函数，分别是 Check、CheckTimeout 和 CheckContext，从前到后的实现一个比一个底层。Check 默认会等待五秒再执行检测，如果需要改变这个时间，可以使用 CheckTimeout 函数。
上述就是小编为大家分享的golang中怎么防止goroutine泄露了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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